Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Исследование характеристик системы распознавания формы микрообъектов

Введение

В современном мире весьма стремительно появляются новые области и методы исследований, особенно в области медицины. Большинство данных получают по средствам визуальных наблюдений. Из-за нарастающего потока получаемой информации её анализ стараются свести к автоматическим методам, дабы исключить "человеческий фактор" и уменьшить погрешность, но из-за новизны, специфичности и малой изученности порой это становится затруднительным. Ярким примером того являются кристаллографические методы исследования биологических жидкостей. Из-за новизны метода, процесс получения данных исследований сводится к "ручному" анализу фотографий кристаллограмм и подсчитыванию коэффициентов, несущих субъективный характер и "зыбкую" шкалу оценки. Автоматизированная система анализа кристаллограмм ускорит процесс обработки данных, уменьшит погрешность и повысит информативность.

Большинство систем анализа визуальных данных имеют достаточно узкую специфику и ограниченную область применения, что в своей мере создает трудность, но быстрое развитие прикладных пакетов для работы с графической информацией отчасти её нивелирует.

Таким образом, целью нашей выпускной квалификационной работы является создание и исследование системы распознаваний форм микрообъектов (на примере кристаллограмм).

Объектом исследования являются системы распознавания форм. В качестве предмета исследования мы выбираем разработку и исследование характеристик системы распознавания форм микрообъектов.

Задачи:

рассмотреть понятие системы распознавания;

разработать алгоритм для создания системы распознавания микрообъектов на кристаллограмме;

программная среда распознавание форма

реализовать алгоритм с помощью прикладных пакетов программирования;

исследовать характеристики и работоспособность разработанного алгоритма.

Гипотеза исследования: Если разработать эффективно функционирующую систему распознавания форм микрообъектов, то это будет способствовать решению проблемы автоматизации процесса обработки кристаллограмм.

Методы исследования: а) теоретические: изучение литературы посвященной и связанной с проблемой, программ распознавания, анализ и соотнесение информации; б) практические: обобщение опыта работ в области распознавания, автоматизации, разработка и анализ работоспособности алгоритма распознавания форм.

Научная новизна исследования заключается в подходе к анализу кристаллограмм, как к анализу форм, направлений и распределений линий лежащих на окружности. Данный подход реализуется в алгоритме распознавания форм микрообъекта и отражает структурную картину кристаллограммы.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработан и реализован алгоритм распознавания формы микрообъектов и проведено исследование его применимости.

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее